import torch  # 导入PyTorch库，提供深度学习功能
import torch.nn as nn  # 导入PyTorch中的神经网络模块
import torch.nn.functional as F  # 导入PyTorch中常用的函数式API，如激活函数
import numpy as np  # 导入NumPy库，用于数值计算
import gym  # 导入Gym库，提供强化学习环境
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入matplotlib库，用于绘图
import copy  # 导入copy库，用于复制对象

# hyper-parameters
BATCH_SIZE = 128  # 每次更新时，从记忆池中采样的样本数量
LR = 0.01  # 学习率，用于优化器
GAMMA = 0.90  # 折扣因子，用于计算未来奖励
EPISILO = 0.9  # epsilon-greedy策略中的epsilon值，控制探索和利用的平衡
MEMORY_CAPACITY = 2000  # 记忆池的最大容量
Q_NETWORK_ITERATION = 100  # 每100次学习步骤更新一次目标网络

env = gym.make("CartPole-v1")  # 创建Gym环境，使用CartPole-v1环境
env = env.unwrapped  # 获取原始环境，解除环境的封装
NUM_ACTIONS = env.action_space.n  # 获取动作空间的维度，即可选的动作数
NUM_STATES = env.observation_space.shape[0]  # 获取状态空间的维度，即每个状态的特征数
ENV_A_SHAPE = 0 if isinstance(env.action_space.sample(), int) else env.action_space.sample.shape  # 确定动作的形状（如果是离散动作，返回0）

class Net(nn.Module):  # 定义一个继承自nn.Module的神经网络类
    """神经网络结构，用于近似Q值函数"""
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()  # 初始化父类的构造函数
        self.fc1 = nn.Linear(NUM_STATES, 50)  # 第一层，全连接层，输入维度为NUM_STATES，输出维度为50
        self.fc1.weight.data.normal_(0, 0.1)  # 对权重进行正态分布初始化，均值为0，标准差为0.1
        self.fc2 = nn.Linear(50, 30)  # 第二层，全连接层，输入维度为50，输出维度为30
        self.fc2.weight.data.normal_(0, 0.1)  # 对权重进行正态分布初始化
        self.out = nn.Linear(30, NUM_ACTIONS)  # 输出层，全连接层，输入维度为30，输出维度为NUM_ACTIONS
        self.out.weight.data.normal_(0, 0.1)  # 对输出层的权重进行正态分布初始化

    def forward(self, x):  # 定义前向传播函数
        x = self.fc1(x)  # 通过第一层
        x = F.relu(x)  # 使用ReLU激活函数
        x = self.fc2(x)  # 通过第二层
        x = F.relu(x)  # 使用ReLU激活函数
        action_prob = self.out(x)  # 输出动作的Q值
        return action_prob  # 返回动作的Q值

class DQN():  # 定义DQN类
    """深度Q网络（DQN）类，包含Q学习的实现"""
    def __init__(self):
        super(DQN, self).__init__()  # 初始化父类的构造函数
        self.eval_net, self.target_net = Net(), Net()  # 创建评估网络（eval_net）和目标网络（target_net）

        self.learn_step_counter = 0  # 学习步骤计数器
        self.memory_counter = 0  # 记忆池中的样本计数器
        self.memory = np.zeros((MEMORY_CAPACITY, NUM_STATES * 2 + 2))  # 初始化一个空的记忆池
        # 记忆池保存的内容：[状态, 动作, 奖励, 下一个状态]
        self.optimizer = torch.optim.Adam(self.eval_net.parameters(), lr=LR)  # 使用Adam优化器
        self.loss_func = nn.MSELoss()  # 定义损失函数为均方误差

    def choose_action(self, state):
        state = torch.unsqueeze(torch.FloatTensor(state), 0)  # 将状态转换为浮动张量，并添加一个维度，使其成为batch的形式
        if np.random.randn() <= EPISILO:  # epsilon-greedy策略，随机探索
            action_value = self.eval_net.forward(state)  # 获取评估网络的输出Q值
            action = torch.max(action_value, 1)[1].data.numpy()  # 选择Q值最大的动作
            action = action[0] if ENV_A_SHAPE == 0 else action.reshape(ENV_A_SHAPE)  # 如果动作空间是离散的，直接取最大值；否则根据动作空间的形状调整
        else:  # 探索阶段，随机选择动作
            action = np.random.randint(0, NUM_ACTIONS)  # 从动作空间中随机选择一个动作
            action = action if ENV_A_SHAPE == 0 else action.reshape(ENV_A_SHAPE)  # 根据动作空间的形状调整动作
        return action  # 返回选择的动作

    def store_transition(self, state, action, reward, next_state):
        transition = np.hstack((state, [action, reward], next_state))  # 将状态、动作、奖励和下一个状态拼接为一个过渡
        index = self.memory_counter % MEMORY_CAPACITY  # 计算当前样本在记忆池中的存储位置
        self.memory[index, :] = transition  # 将过渡存入记忆池
        self.memory_counter += 1  # 增加记忆池计数器

    def learn(self):
        # 每Q_NETWORK_ITERATION步更新一次目标网络
        if self.learn_step_counter % Q_NETWORK_ITERATION == 0:
            self.target_net.load_state_dict(self.eval_net.state_dict())  # 目标网络的参数与评估网络同步
        self.learn_step_counter += 1  # 增加学习步骤计数器

        # 从记忆池中随机抽取一个批次
        sample_index = np.random.choice(MEMORY_CAPACITY, BATCH_SIZE)  # 从记忆池中随机选择一个批次
        batch_memory = self.memory[sample_index, :]  # 获取批次中的过渡
        batch_state = torch.FloatTensor(batch_memory[:, :NUM_STATES])  # 提取状态部分
        batch_action = torch.LongTensor(batch_memory[:, NUM_STATES:NUM_STATES+1].astype(int))  # 提取动作部分
        batch_reward = torch.FloatTensor(batch_memory[:, NUM_STATES+1:NUM_STATES+2])  # 提取奖励部分
        batch_next_state = torch.FloatTensor(batch_memory[:,-NUM_STATES:])  # 提取下一个状态部分

        # 计算当前Q值
        q_eval = self.eval_net(batch_state).gather(1, batch_action)  # 使用评估网络计算当前状态下，选择的动作的Q值
        q_next = self.target_net(batch_next_state).detach()  # 计算目标网络输出的Q值（detach避免计算梯度）
        q_target = batch_reward + GAMMA * q_next.max(1)[0].view(BATCH_SIZE, 1)  # 计算目标Q值
        loss = self.loss_func(q_eval, q_target)  # 计算损失函数（均方误差）

        self.optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
        loss.backward()  # 反向传播计算梯度
        self.optimizer.step()  # 更新评估网络的参数

def reward_func(env, x, x_dot, theta, theta_dot):
    # 计算奖励函数，考虑了小车与杆的偏差
    r1 = (env.x_threshold - abs(x))/env.x_threshold - 0.5  # 小车位置偏差的奖励
    r2 = (env.theta_threshold_radians - abs(theta)) / env.theta_threshold_radians - 0.5  # 杆的角度偏差的奖励
    reward = r1 + r2  # 总奖励
    return reward  # 返回奖励


if __name__ == '__main__':
    dqn = DQN()  # 创建DQN对象
    episodes = 400  # 训练的总回合数
    print("Collecting Experience....")  # 输出提示信息
    reward_list = []  # 用于存储每一回合的奖励
    plt.ion()  # 开启交互式绘图模式
    fig, ax = plt.subplots()  # 创建绘图窗口

    for i in range(episodes):  # 遍历每一回合
        state, _ = env.reset()  # 重置环境，获取初始状态
        ep_reward = 0  # 初始化该回合的奖励
        while True:  # 回合进行
            env.render()  # 渲染环境，可视化当前状态
            action = dqn.choose_action(state)  # 根据当前状态选择动作
            next_state, _, done, info, _ = env.step(action)  # 执行动作，获取下一个状态、奖励、是否结束标志等信息
            x, x_dot, theta, theta_dot = next_state  # 提取环境返回的状态变量
            reward = reward_func(env, x, x_dot, theta, theta_dot)  # 根据状态变量计算奖励

            dqn.store_transition(state, action, reward, next_state)  # 将当前的过渡存储到记忆池中
            ep_reward += reward  # 累加当前回合的奖励

            if dqn.memory_counter >= MEMORY_CAPACITY:  # 如果记忆池已满
                dqn.learn()  # 开始学习
                if done:  # 如果当前回合结束
                    print("episode: {} , the episode reward is {}".format(i, round(ep_reward, 3)))  # 输出当前回合的奖励

            if done:  # 如果回合结束
                break  # 跳出循环

            state = next_state  # 更新状态，进入下一个时间步

        r = copy.copy(reward)  # 复制当前回合的奖励
        reward_list.append(r)  # 将奖励加入奖励列表
        ax.set_xlim(0, 300)  # 设置绘图的x轴范围
        # ax.cla()  # 可选：清空当前绘图（注释掉以保持之前的图形）
        ax.plot(reward_list, 'g-', label='total_loss')  # 绘制奖励曲线
        plt.pause(0.001)  # 暂停一小段时间，用于更新图形
